Synteettinen data: Tarkkojen tekoälyjärjestelmien luominen valmistettujen mallien avulla

KUVAKrediitti:
Kuva pistetilanne
iStock

Synteettinen data: Tarkkojen tekoälyjärjestelmien luominen valmistettujen mallien avulla

Synteettinen data: Tarkkojen tekoälyjärjestelmien luominen valmistettujen mallien avulla

Alaotsikon teksti
Tarkkojen tekoälymallien luomiseksi algoritmin luoma simuloitu data on entistä hyödyllisempää.
    • Kirjoittaja:
    • tekijän nimi
      Quantumrun Foresight
    • Voi 4, 2022

    Havainnon yhteenveto

    Synteettinen data, tehokas työkalu, jolla on sovelluksia terveydenhoidosta vähittäiskauppaan, muokkaa tekoälyjärjestelmien kehitys- ja toteutustapoja. Mahdollistaa monipuolisten ja monimutkaisten tietojoukkojen luomisen vaarantamatta arkaluonteisia tietoja, synteettinen data parantaa tehokkuutta eri toimialoilla, säilyttää yksityisyyden ja vähentää kustannuksia. Se tuo kuitenkin myös haasteita, kuten mahdollista väärinkäyttöä harhaanjohtavan median luomisessa, energiankulutukseen liittyviä ympäristöongelmia ja muutoksia työmarkkinoiden dynamiikassa, joita on hallittava huolellisesti.

    Synteettinen datakonteksti

    Synteettistä dataa on ollut olemassa eri muodoissa vuosikymmeniä. Sitä voidaan löytää tietokonepeleistä, kuten lentosimulaattoreista, ja fysiikan simulaatioista, jotka kuvaavat kaikkea atomeista galakseihin. Nyt synteettistä dataa käytetään terveydenhuollon kaltaisilla aloilla todellisten tekoälyhaasteiden ratkaisemiseksi.

    Tekoälyn edistyminen törmää edelleen useisiin täytäntöönpanoesteisiin. Esimerkiksi suuret tietojoukot vaaditaan luotettavien havaintojen tekemiseksi, puolueettomiksi ja yhä tiukempien tietosuojamääräysten noudattamiseksi. Näiden haasteiden keskellä tietokonesimulaatioilla tai ohjelmilla luotu annotoitu data on noussut vaihtoehdoksi aidolle datalle. Tämä tekoälyn luoma tieto, joka tunnetaan synteettisenä datana, on ratkaisevan tärkeää yksityisyyttä koskevien huolenaiheiden ratkaisemisessa ja ennakkoluulojen poistamisessa, koska se voi varmistaa tietojen monimuotoisuuden, joka heijastaa todellista maailmaa.

    Terveydenhuollon ammattilaiset käyttävät synteettistä dataa esimerkiksi lääketieteellisten kuvien alalla kouluttaakseen tekoälyjärjestelmiä säilyttäen samalla potilaiden luottamuksellisuuden. Esimerkiksi virtuaalinen hoitoyritys Curai käytti 400,000 3 synteettistä lääketieteellistä tapausta diagnoosialgoritmin kouluttamiseen. Lisäksi vähittäiskauppiaat, kuten Caper, käyttävät 2021D-simulaatioita luodakseen tuhannen valokuvan synteettisen tietojoukon vain viidestä tuotekuvasta. Kesäkuussa 2030 julkaistun Gartnerin synteettiseen dataan keskittyneen tutkimuksen mukaan suurin osa tekoälyn kehityksessä käytetystä tiedosta valmistetaan keinotekoisesti lainsäädännöllä, tilastostandardeilla, simulaatioilla tai muilla keinoin vuoteen XNUMX mennessä.

    Häiritsevä vaikutus

    Synteettiset tiedot auttavat suojaamaan yksityisyyttä ja estämään tietoturvaloukkauksia. Esimerkiksi sairaala tai yritys voi tarjota kehittäjälle korkealaatuisia synteettisiä lääketieteellisiä tietoja tekoälypohjaisen syöpädiagnoosijärjestelmän kouluttamiseksi – tietoja, jotka ovat yhtä monimutkaisia ​​kuin todellisen maailman data, jota tämän järjestelmän on tarkoitus tulkita. Näin kehittäjillä on käytössään laadukkaat tietojoukot järjestelmän suunnittelussa ja kokoamisessa, eikä sairaalaverkko ole vaarassa vaarantaa arkaluonteisia potilaiden lääketieteellisiä tietoja. 

    Synteettiset tiedot voivat lisäksi antaa testaustietojen ostajille mahdollisuuden saada tietoa halvemmalla kuin perinteiset palvelut. Paul Walborskyn, joka oli yksi ensimmäisistä synteettisen datan yrityksistä, perustaja AI Reverie, yksi kuva, joka maksaa 6 dollaria merkintäpalvelusta, voidaan luoda keinotekoisesti kuudella sentillä. Sitä vastoin synteettinen data tasoittaa tietä lisätylle datalle, mikä edellyttää uuden tiedon lisäämistä olemassa olevaan reaalimaailman tietojoukkoon. Kehittäjät voivat kääntää tai kirkastaa vanhaa kuvaa luodakseen uuden. 

    Lopuksi, kun otetaan huomioon yksityisyyteen liittyvät huolenaiheet ja hallituksen rajoitukset, tietokannassa olevista henkilökohtaisista tiedoista on tulossa yhä enemmän lainsäädäntöä ja monimutkaisempia, mikä vaikeuttaa todellisen tiedon käyttämistä uusien ohjelmien ja alustojen luomiseen. Synteettiset tiedot voivat tarjota kehittäjille kiertotaparatkaisun erittäin arkaluonteisten tietojen korvaamiseen.

    Synteettisten tietojen vaikutukset 

    Synteettisen tiedon laajempia vaikutuksia voivat olla:

    • Uusien tekoälyjärjestelmien nopeutettu kehittäminen, sekä mittakaavassa että monimuotoisuudessa, parantavat prosesseja useilla toimialoilla ja tieteenaloilla, mikä johtaa tehokkuuden paranemiseen aloilla, kuten terveydenhuolto, kuljetus ja rahoitus.
    • Organisaatiot voivat jakaa tietoa avoimemmin ja tiimit tehdä yhteistyötä ja toimia tehokkaammin, mikä johtaa yhtenäisempään työympäristöön ja kykyyn käsitellä monimutkaisia ​​projekteja helposti.
    • Kehittäjät ja data-ammattilaiset voivat lähettää sähköpostia tai kantaa suuria synteettisiä tietojoukkoja kannettavissa tietokoneissaan, koska he ovat varmoja siitä, että kriittiset tiedot eivät ole vaarassa, mikä johtaa joustavampiin ja turvallisempiin työolosuhteisiin.
    • Tietokantojen kyberturvallisuusrikkomusten vähentyminen, koska autenttisia tietoja ei enää tarvitse käyttää tai jakaa yhtä usein, mikä johtaa turvallisempaan digitaaliseen ympäristöön yrityksille ja yksityishenkilöille.
    • Hallitukset saavat enemmän vapautta panna täytäntöön tiukempia tiedonhallintalainsäädäntöjä huolehtimatta tekoälyjärjestelmien alan kehityksen estämisestä, mikä johtaa säännellympään ja avoimempaan tiedonkäyttöympäristöön.
    • Synteettisten tietojen mahdollisuus käyttää epäeettisesti syväväärennösten tai muun manipuloivan median luomisessa, mikä johtaa vääriin tietoihin ja luottamuksen heikkenemiseen digitaaliseen sisältöön.
    • Muutos työmarkkinoiden dynamiikassa synteettisten tietojen lisääntyneen luottamuksen myötä saattaa vähentää tiedonkeruutehtävien tarvetta, mikä johtaa työpaikkojen siirtymiseen tietyillä aloilla.
    • Synteettisen tiedon tuottamiseen ja hallintaan tarvittavien lisääntyneiden laskentaresurssien mahdollinen ympäristövaikutus, mikä johtaa korkeampaan energiankulutukseen ja siihen liittyviin ympäristöongelmiin.

    Pohdittavia kysymyksiä

    • Mitkä muut toimialat voisivat hyötyä synteettisestä tiedosta?
    • Mitä säännöksiä hallituksen tulisi soveltaa synteettisen datan luomiseen, käyttöön ja käyttöönottoon liittyen? 

    Insight-viittauksia

    Tässä oivalluksessa viitattiin seuraaviin suosittuihin ja institutionaalisiin linkkeihin: